


Welche Python-HTTP-Anforderungsbibliothek ist die beste: urllib, urllib2, urllib3 oder Requests?
Dec 07, 2024 pm 08:02 PMVergleich der HTTP-Anfragemodule in Python: urllib, urllib2, urllib3 und Requests
In Python stehen mehrere Module zum Erstellen von HTTP-Anfragen zur Verfügung: urllib, urllib2 , urllib3 und Anfragen. Obwohl sie alle der Interaktion mit Webservern dienen, unterscheiden sie sich in ihren Funktionen, ihrer Benutzerfreundlichkeit und ihrer Leistung.
urllib und urllib2
urllib und urllib2 sind die ?ltesten HTTP-Anfragemodule in Python. urllib bietet eine Low-Level-Schnittstelle zum Erstellen von Anforderungen, w?hrend urllib2 Unterstützung für Konzepte auf h?herer Ebene wie Cookies und Authentifizierung hinzufügt. Sowohl urllib als auch urllib2 k?nnen jedoch aufgrund ihrer komplexen Syntax und des Mangels an benutzerfreundlichen APIs umst?ndlich zu verwenden sein.
urllib3
urllib3 ist eine modernere und effizientere HTTP-Anforderungsbibliothek, die darauf abzielt, die zu vereinfachen Entwicklung von HTTP-Clients. Es bietet eine API auf h?herer Ebene als urllib und urllib2, wodurch es einfacher ist, Anfragen zu stellen und Antworten zu verarbeiten. Urllib3 bietet au?erdem Unterstützung für erweiterte Funktionen wie Verbindungspooling, Timeout-Behandlung und automatische Dekomprimierung.
Requests
Requests ist die beliebteste und empfohlene HTTP-Anforderungsbibliothek in Python. Es bietet eine einfache und intuitive API, die sowohl leistungsstark als auch benutzerfreundlich ist. Requests abstrahiert die Komplexit?t des Sendens und Empfangens von HTTP-Anfragen und erm?glicht Entwicklern, sich auf ihre Gesch?ftslogik zu konzentrieren, anstatt sich mit den Feinheiten des HTTP-Protokolls auseinanderzusetzen.
Mit seinem umfangreichen Funktionsumfang, seiner Benutzerfreundlichkeit und seiner hervorragenden Leistung ?requests“ ist zur bevorzugten HTTP-Anfragebibliothek für Python-Entwickler geworden. Es unterstützt eine breite Palette von HTTP-Methoden, umfasst sofort einsatzbereite JSON-Dekodierungsfunktionen und bietet integrierte Unterstützung für viele nützliche Funktionen wie Sitzungsverwaltung, SSL-überprüfung und automatische Header-Analyse.
Zus?tzlich zu den oben genannten Funktionen bietet Requests:
- Unicode-Unterstützung für Antworttexte
- Multipart-/Formulardatenkodierung Unterstützung
- Cookie-Jar-Persistenz
- Proxy-Unterstützung
W?hrend urllib, urllib2 und urllib3 weiterhin für HTTP-Anfragen verwendet werden k?nnen, werden Anfragen im Allgemeinen als die bevorzugte Option angesehen aufgrund seiner hervorragenden Benutzerfreundlichkeit, Funktionen und Leistung. Es wird gut gepflegt und von der Python-Community weithin angenommen, was es zu einer zuverl?ssigen und weithin unterstützten Wahl für die Entwicklung von HTTP-Anfragen macht.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWelche Python-HTTP-Anforderungsbibliothek ist die beste: urllib, urllib2, urllib3 oder Requests?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Pythons untestestes und PyTest sind zwei weit verbreitete Test -Frameworks, die das Schreiben, Organisieren und Ausführen automatisierter Tests vereinfachen. 1. Beide unterstützen die automatische Entdeckung von Testf?llen und liefern eine klare Teststruktur: Unittest definiert Tests durch Erben der Testpase -Klasse und beginnt mit Test \ _; PyTest ist pr?gnanter, ben?tigen nur eine Funktion, die mit Test \ _ beginnt. 2. Sie alle haben eine integrierte Behauptungsunterstützung: Unittest bietet AssertEqual, AssertRue und andere Methoden, w?hrend PyTest eine erweiterte Anweisung für die Assert verwendet, um die Fehlerdetails automatisch anzuzeigen. 3. Alle haben Mechanismen für die Vorbereitung und Reinigung von Tests: un

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Die dynamische Programmierung (DP) optimiert den L?sungsprozess, indem komplexe Probleme in einfachere Unterprobleme zerlegt und deren Ergebnisse gespeichert werden, um wiederholte Berechnungen zu vermeiden. Es gibt zwei Hauptmethoden: 1. Top-Down (Memorisierung): Das Problem rekursiv zerlegen und Cache verwenden, um Zwischenergebnisse zu speichern; 2. Bottom-up (Tabelle): Iterativ L?sungen aus der grundlegenden Situation erstellen. Geeignet für Szenarien, in denen maximale/minimale Werte, optimale L?sungen oder überlappende Unterprobleme erforderlich sind, wie Fibonacci -Sequenzen, Rucksackprobleme usw. In Python k?nnen sie durch Dekoratoren oder Arrays implementiert werden, und die Aufmerksamkeit sollte für die Identifizierung rekursiver Beziehungen gezahlt werden, und die Optimierung der Komplexit?t des Raums.

Um einen benutzerdefinierten Iterator zu implementieren, müssen Sie die Methoden __iter__ und __next__ in der Klasse definieren. ① Die __iter__ -Methode gibt das Iteratorobjekt selbst, normalerweise selbst, um mit iterativen Umgebungen wie für Schleifen kompatibel zu sein. ② Die __Next__ -Methode steuert den Wert jeder Iteration, gibt das n?chste Element in der Sequenz zurück, und wenn es keine weiteren Elemente mehr gibt, sollte die Ausnahme der Stopperation geworfen werden. ③ Der Status muss korrekt nachverfolgt werden und die Beendigungsbedingungen müssen festgelegt werden, um unendliche Schleifen zu vermeiden. ④ Komplexe Logik wie Filterung von Dateizeilen und achten Sie auf die Reinigung der Ressourcen und die Speicherverwaltung; ⑤ Für eine einfache Logik k?nnen Sie stattdessen die Funktionsertrags für Generator verwenden, müssen jedoch eine geeignete Methode basierend auf dem spezifischen Szenario ausw?hlen.

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